系统动力学System Dynamics作业辅导

　　系统动力学的英文是System Dynamics，这门学科是系统科学和管理科学的分支，之前学术上称之为工业动力学，由麻省理工大学的Forrester教授所创建，简单的理解就是对现实中的系统做一个仿真模拟系统，从而测试其变量，进而对现实中的系统进行优化。

　　在我们的现实生活中，这样的系统有大有小，关键在于怎样界定要研究目标系统的边界了。现在学术界用系统动力学来进行很多领域的模拟分析.

　　目前系统动力学的发展之快，可谓是大快人心，滞后效应体现了时间的作用，让我们的世界更加的复杂有趣，增加回路滞后效应来酝酿变量，贝佐斯的长线眼光，都是需要时间的长度来收获成果的;同样，错误和短板，也会在时间的维度上为我们带来不利的局面，所以孙子兵法强调不败的道理，避免错误和失误。

　　生活里如何运用好?1)原因不一定在结果附近;给自己种下好习惯的种子，健身学习投资写作演讲，塑造自己的性格，爱护塑造10年20年后的自己; 2)在产品设计、公司管理上，都要懂得减少滞后，增加确定性;所以我们要透明即时沟通，立即行动，让别人清晰明确得感受到我们的情绪，意图以及立场;武志红老师说快意恩仇，活出生命力，一个反应快速给予别人和世界确定性的人，往往是很有魅力的;第三，警惕由“滞后效应”引起的“剧烈震荡”;在生活里给自己留有余地，尤其是在投资方面，要有风险意识。

　　作为一门交叉学科,信息管理(在本文语境下,对信息管理、信息系统、管理信息系统不做严格区分,将它们视为同一研究领域)关注的是与信息系统相关的各类、各层次的技术和管理问题。因此,信息管理领域的研究呈现出两个典型倾向:技术倾向和行为倾向。相应地,技术学派和行为学派成为目前信息管理领域的两个主要学术流派。

　　· 技术学派主要应用计算机科学、运筹学、管理科学等领域的理论与方法,研究信息处理、系统开发、决策优化等议题。

　　· 行为学派则基于社会学、心理学、组织行为学等领域的理论与方法,对信息系统的应用、影响、行为特征等内容进行实证与解释。

　　系统动力学(System Dynamics)创立于20世纪50年代,它利用连续系统仿真来研究各种复杂的社会、政治、商业现象。系统动力学将其研究的对象视为系统,通过定性与定量结合的方式,对系统进行动态建模、仿真与预测,目标是设计合理的政策(策略)以改善系统的行为。系统动力学的特点决定了它对信息管理领域的问题具有广泛的适用性,它既可以解决技术学派的问题(如将系统动力学的仿真模型作为决策支持系统的一个功能组件),又能应用于行为学派的研究(如利用系统动力学对信息系统用户的行为进行仿真和预测)。国内外学者基于系统动力学对信息管理领域的问题进行了广泛、深入的研究。本综述聚焦于2000年以后发表在国内外主流学术期刊上的文献,首先提出了基于系统动力学的信息管理研究框架;然后分别从单一模型和混合模型的角度综述已有的研究;之后介绍目前常用的系统动力学软件;最后展望未来的研究方向。

　　2 研究框架

　　本节首先分析系统动力学的建模流程,然后在此基础上提出基于系统动力学的信息管理研究框架。

　　2.1系统动力学的建模流程

　　系统动力学把社会、商业中各种复杂现象视为反馈系统,研究这些系统的动态行为。反馈意味着如果因素A对因素B有影响,B也会通过一系列传递关系反过来影响A。作为一种基于连续系统仿真的建模方法,系统动力学的建模流程可以概括为6个步骤(如图1所示)。一个完整的系统动力学研究包含从定性、半定量到定量的过程:在对系统的微观结构进行分析的基础上,用因果关系图和流图描述系统要素之间的逻辑关系,用水平方程、速率方程等描述系统内的数量关系,进而把定量的数学模型转换成计算机程序进行仿真分析。

　　2.2基于系统动力学的信息管理研究框架

　　本文从问题(问题的层面)和方法(模型的特点)两个维度,将现有的基于系统动力学的信息管理研究进行分类,提出了如表1所示的研究框架,并将本文所综述的论文编号放入相应单元格。表1所列的56篇论文通过“数据库检索”与“人工查阅”相结合的方式筛选出,具体过程如图2所示,该过程不仅保证本综述涉及的论文具有较高质量,也确保所综述论文与本文主题密切相关,从而有效反映近年来系统动力学在信息管理领域的最新进展。

　　3 单一模型

　　本节分别从信息管理研究的微观、中观和宏观层面,对采用单一系统动力学模型的研究进行综述。

　　3.1微观层面

　　微观层面的研究,已有文献主要从技术和行为两个角度展开。在技术角度的研究中,系统动力学通常以功能组件的形式被嵌入到所开发的信息系统,如人力资源计划和生产计划系统、移动通信服务需求决策支持系统、软件可用性评估系统等。在行为角度的研究中,Pagani&Fine(2008)利用系统动力学中的定性方法,分析了影响用户采纳3G服务的因素。Clark&Jones(2008)研究了信息系统相关的一些构念,并分析了如何用系统动力学衡量信息系统绩效。

　　3.2中观层面

　　3.2.1决策支持

　　利用系统动力学辅助组织决策的研究,在定性和定量模型方面均有涉及。

　　· (1)在定性模型方面,Koslowski&Strüker(2011)分析了可持续基准应用(Sustainability Benchmarking Application)与按需ERP平台整合后的潜在附加值,用系统动力学识别了其中的自我增强机制。

　　· (2)在定量模型方面,Dutta et al.(2014)利用红皇后理论(Red Queen)指导系统动力学建模,研究了IT投资对企业竞争响应速度和商业价值的影响。企业在竞争中的行为特点有二:首先要意识到竞争对手的动作,然后在此基础上做出应对,这两个特点中均存在时间上的延迟,其模型考虑了这种时间延迟。Marquez&Blanchar(2006)建立了高科技行业的决策支持系统动力学模型,评估组织投资绩效,并考虑了顾客价值、业务目标、顾客的反应和业务结果,以帮助组织选择最优技术投资方案。还有学者利用系统动力学分析了各类信息系统(媒体公司广告系统、航空企业ERP、决策支持系统、电子病历系统、云计算虚拟机业务)实施的绩效。

　　3.2.2知识管理

　　基于系统动力学的知识管理研究涵盖了组织内外的知识传播、共享、使用等主题。Cresswell et al.(2002)探讨了如何建立可以共享知识的系统动力学模型。Yima et al.(2004)从战略角度,提出基于系统动力学和知识管理的决策制定方法,将知识管理与战略管理的目标进行整合。徐升华等(2015)用系统动力学解决电子商务知识管理中的信息失衡问题。Garud&Kumaraswamy(2005)从系统动力学的角度探讨软件公司在知识管理过程中的正、负反馈因果循环。此外,还有学者研究了组织内的知识转移过程、ERP实施中的知识管理、云计算环境下的知识共享等议题。

　　3.2.3项目管理与外包

　　传统的项目管理与分析工具难以捕获项目人员与其他项目要素的交互与反馈,系统动力学却可以很容易地描述软件项目管理中各因素之间的复杂关系及其对项目绩效的影响。Abdel-Hamid&Madnick(1989)是较早利用系统动力学定量模型研究软件项目管理的学者。翟丽等(2008)基于系统动力学建立了软件开发项目的过程模型。Fryling(2010)基于定性系统动力学模型分析了不同的项目管理决策对ERP实施后的维护成本的影响。此外,系统动力学还可用于分析软件需求变更对项目绩效的影响,对不同投资方案进行评价、筛选,进行多项目中的人力资源管理。基于系统动力学的信息系统外包研究主要关注外包与组织绩效之间的关系。

　　3.2.4信息技术采纳与扩散

　　Sharif&Kabir(1976)是较早将系统动力学建模应用于创新扩散的研究者。通常的信息技术采纳与扩散的研究,多使用回归、结构方程模型等统计分析方法对调查数据进行静态分析与解释,而系统动力学可以捕获技术采纳过程的动态性。Kanungoa et al.(2008)在技术接受模型的理论框架下,建立了系统动力学的仿真模型,分析组织对新的电子邮件系统的接受过程,研究影响电子邮件系统有效使用的各项因素。Liu et al.(2010)运用系统动力学建立了政府信用信息系统扩散过程的仿真模型,从动态的角度分析不同因素在政府信用系统扩散过程中的作用变化及内在原因。

　　3.2.5信息安全

　　系统动力学易于动态分析组织的各种信息安全管理策略,诸多学者从信息安全投资成本角度、事故响应能力角度以及事故报告角度对这一主题展开了研究。

　　3.3宏观层面

　　3.3.1互联网应用

　　这方面研究主要基于系统动力学分析各类与互联网相关应用,主题涉及:web2.0网站(Wikipedia)运营管理、网游成瘾的应对措施、社会化问答网站、计算机病毒在互联网上的传播等。

　　3.3.2信息产业

　　现有研究已经将系统动力学用于软件产业、硬件制造业、移动通信业等行业的研究。邱惟明、赖茂生(2007)建立了软件产业的系统动力学模型,模拟2006至2016年中国软件产业规模和软件产业人力资源的趋势,对未来软件产业的问题进行预测。Georgantzas&Katsamakas(2007)用颠覆性创新理论指导系统动力学建模,模拟硬盘厂商数量的动态变化。李晨等(2008)采用系统动力学建模分析短信产业链,并通过仿真论证了短信监管政策。除了以上单一层面的研究,Choi et al.(2014)的系统动力学定量模型则涵盖了中观的组织层面【SOA(Service-Oriented Architecture)采纳】和宏观的产业层面(SOA技术扩散)

　　3.3.3电子商务与电子政务

　　在电子商务发展的早期阶段,面临着用户满意度低、供应商的服务与用户期望存在明显的差距等问题,Currie et al.(2007)采用系统动力学此进行了分析。电子邮件营销经常被滥用以致被归为垃圾邮件,Pavlov et al.(2008)分析了垃圾邮件产业的动态机制。魏明侠等(2014)研究了网上信用风险感知的影响因素。

　　电子政务有助于提升政府工作的效率和透明度,但许多电子政务项目实施以后的效果不符合预期,甚至以失败告终。很重要的一个原因是政府没有充分理解技术与系统使用之间的互动关系,鉴于此,Luna-Reyes&Gil-García(2011)以墨西哥电子政务项目“e-Mexico”为案例,基于制度理论和系统动力学仿真解释电子政务中的各类现象。王立华(2011)研究了农村电子政务公共服务的系统动力学模型。

　　4 混合模型

　　系统动力学擅长从整体的角度考虑系统中的因果反馈关系,但对个体行为的建模有所欠缺;另一方面,其他领域的一些模型(如Agent)擅长捕获系统的微观参数信息,而对系统的结构信息有所忽视。因此,将其他领域的建模方法与系统动力学结合,可以起到互补的作用。

　　其他模型与系统动力学模型的混合,主要有三种思路(见图3):(1)线性混合,将系统动力学模型(其他模型)的结果作为其他模型(系统动力学模型)的输入;(2)并行混合,同时用系统动力学模型和其他模型对研究问题进行处理,然后将各自的结果进行整合;(3)深度混合,针对问题的不同方面,分别利用系统动力学模型和其他模型进行处理,实现多种模型的彼此借鉴与互补。

　　混合后的模型无论是建模能力还是仿真结果,均优于单一的模型。现有研究以定量的深度混合模型为主,但这类研究的数量仍然较少。表2从研究层面、研究主题和研究特点三个角度对混合模型的研究做了汇总。

　　5 仿真软件

　　建立系统动力学的理论模型以后,通常要将其实施为可以运行的计算机仿真程序,以直观地考察不同决策对系统产生的影响。早期的仿真程序主要用Dynamo建模语言编写,它是基于文本的系统,建模过程繁琐、不直观,用户要花大量精力学习Dynamo语法。目前Dynamo已被更为易用的图形化软件取代

　　6 结论与展望

　　系统动力学以其独特的定性与定量相结合的建模仿真能力,在信息管理领域得到了广泛应用与深入研究,产生了一系列具有重要理论价值和应用前景的研究成果,但仍有许多有意义的问题值得进一步研究:

　　· (1)在微观层面,研究系统动力学模型与其他模型的混合将是一个值得研究的方向。例如,在智能决策的研究中,将系统动力学模型作为仿真器,纳入智能优化算法的寻优过程,从而增强智能算法的建模能力。

　　· (2)在中观层面,由于信息技术发展迅速,利用系统动力学研究新兴信息技术对组织的影响将一直是热点领域。例如:研究大数据、云计算等技术的采纳对组织商业价值产生的影响;研究如何将系统动力学与传统的信息系统设计方法相结合,以提升系统设计绩效。

　　· (3)在宏观层面,信息技术正在引领新一轮的社会发展变革,在全球“工业4.0”、“互联网+”战略的带动下,用系统动力学预测未来信息技术的发展趋势及其对人们工作、生活产生的影响,将是一个有意义的研究方向。

　　· (4)现有的文献对跨层面的研究关注较少,而信息管理领域的很多问题本身就涉及不同层面,例如,信息安全问题往往源于黑客的个人行为,进而对组织产生负面影响,这一影响有时还会扩散到全社会;再如,信息技术的扩散通常始于个人用户对技术的采纳,进而延伸至组织和社会层面。因此,未来有必要从多个层面相结合的角度研究有关问题。

　　通过以上对系统动力学System Dynamics的介绍，从系统动力学System Dynamics是什么?系统动力学System Dynamics之后带来的影响以及系统动力学目前研究的框架，模型管理，仿真软件的设计，以及今后对系统动力学System Dynamics的发展展望做出了详细的介绍，更多系统动力学System Dynamics相关课程作业指导，在线咨询考而思一对一在线辅导老师。